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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利结合小尺度交通标志识别和DWA算法的路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119693923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510203051.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权结合小尺度交通标志识别和DWA算法的路径规划方法是由鲍宇豪;高金凤;李乐宝;沈剑;吴平;谭皓文设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合小尺度交通标志识别和DWA算法的路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别和导航技术领域，公开了一种结合小尺度交通标志识别和DWA算法的路径规划方法，采集路面图像并输入离线训练好的小尺度交通标志检测模型实时检测出交通标志位置、标签与权重，然后将获取的标签和权重作为改进DWA算法触发条件，满足触发条件后再通过改进DWA算法进行局部路径规划。小尺度交通标志检测模型基于YOLOv5s网络，Neck中引入FEM模块和ECA‑SAM并联注意力机制，head中添加小尺度检测头；改进DWA算法主要增加了算法触发条件和评价函数的改善。本发明实现了基于交通标志自动驾驶过程中的车辆避障，避免了DWA算法一直在做避障规划，提高了DWA算法在复杂环境下的适应性和安全性。

本发明授权结合小尺度交通标志识别和DWA算法的路径规划方法在权利要求书中公布了：1.结合小尺度交通标志识别和DWA算法的路径规划方法，其特征在于： 自动驾驶无人车采集路面图像，统一缩放尺寸后输入离线训练好的小尺度交通标志检测模型实时检测出交通标志的位置、标签与权重信息，然后将获取的标签和权重信息作为改进DWA算法的触发条件，只有检测到那些交通标志且权重满足DWA触发条件，DWA算法才会辅助运动控制，满足触发条件后再通过改进DWA算法进行局部路径规划； 所述小尺度交通标志检测模型基于YOLOv5s网络改进，首先添加跨层级联，将Backbone中C3模块提取的特征图与Neck中两个Conv模块提取到的特征图在通道维度上进行拼接；其次，在YOLOv5s网络Neck的下采样特征金字塔中每一层加入特征增强模块，再将ECA-SAM并联注意力机制加入到上采样特征金字塔的每两层之间，在Neck中另外增加一个小尺度特征检测网络；再次，在YOLOv5s网络head中添加一个小尺度检测头； 所述改进DWA算法包括增加了基于小尺度交通标志检测模型检测结果的算法触发条件和对评价预测轨迹的评价函数的改进； 所述改进DWA算法的算法触发条件为： Psign＞Pset； 其中，Psign表示所述小尺度交通标志检测模型检测获得的交通标志的权重，Pset代表权重触发阈值。

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